SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>.BinaryOptionsBase 클래스

정의

네임스페이스:

Microsoft.ML.Trainers

어셈블리:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

패키지:

Microsoft.ML v3.0.1

에 대한 SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>옵션

public class SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>.BinaryOptionsBase : Microsoft.ML.Trainers.SdcaTrainerBase<Microsoft.ML.Trainers.SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>.BinaryOptionsBase,Microsoft.ML.Data.BinaryPredictionTransformer<TModelParameters>,TModelParameters>.OptionsBase where TModelParameters : class

type SdcaBinaryTrainerBase<'ModelParameters (requires 'ModelParameters : null)>.BinaryOptionsBase = class
    inherit SdcaTrainerBase<SdcaBinaryTrainerBase<'ModelParameters>.BinaryOptionsBase, BinaryPredictionTransformer<'ModelParameters>, 'ModelParameters (requires 'ModelParameters : null)>.OptionsBase

Public Class SdcaBinaryTrainerBase(Of TModelParameters).BinaryOptionsBase
Inherits SdcaTrainerBase(Of SdcaBinaryTrainerBase(Of TModelParameters).BinaryOptionsBase, BinaryPredictionTransformer(Of TModelParameters), TModelParameters).OptionsBase

형식 매개 변수

TModelParameters

상속

Object

TrainerInputBase

TrainerInputBaseWithLabel

TrainerInputBaseWithWeight

SdcaTrainerBase<SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>.BinaryOptionsBase,BinaryPredictionTransformer<TModelParameters>,TModelParameters>.OptionsBase

SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>.BinaryOptionsBase

파생

Microsoft.ML.Trainers.SdcaLogisticRegressionBinaryTrainer.Options

Microsoft.ML.Trainers.SdcaNonCalibratedBinaryTrainer.Options

생성자

SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>.BinaryOptionsBase()

에 대한 SdcaBinaryTrainerBase<TModelParameters>옵션

필드

BiasLearningRate	정규화에서 바이어스 조정에 대한 학습 속도입니다. (다음에서 상속됨 SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ConvergenceCheckFrequency	반복 횟수 측면에서 수렴을 확인하는 빈도를 결정합니다. (다음에서 상속됨 SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ConvergenceTolerance	수렴 검사를 위한 이중성 간격과 원시 손실 사이의 비율에 대한 허용 오차입니다. (다음에서 상속됨 SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
ExampleWeightColumnName	예를 들어 가중치에 사용할 열입니다. (다음에서 상속됨 TrainerInputBaseWithWeight)
FeatureColumnName	기능에 사용할 열입니다. (다음에서 상속됨 TrainerInputBase)
L1Regularization	L1 정규화 하이퍼 매개 변수입니다. (다음에서 상속됨 SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
L2Regularization	L2 정규화 하이퍼 매개 변수입니다. (다음에서 상속됨 SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
LabelColumnName	레이블에 사용할 열입니다. (다음에서 상속됨 TrainerInputBaseWithLabel)
MaximumNumberOfIterations	데이터에 대해 수행할 최대 패스 수입니다. (다음에서 상속됨 SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
NumberOfThreads	잠금 없는 병렬 처리 수준입니다. (다음에서 상속됨 SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)
PositiveInstanceWeight	양수 클래스에 적용할 가중치입니다. 이는 불균형 데이터로 학습하는 데 유용합니다.
Shuffle	각 학습 반복에 대한 데이터를 순서 섞을지 여부를 결정합니다. (다음에서 상속됨 SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase)